本篇文章小编给大家分享一下python+opencv实现视频抽帧代码示例,文章代码介绍的很详细,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看。
1、数据集简述:
虽然有主流庞大的COCO、VOC数据集,但是科研人员仍需要特殊领域要求的数据集,所以采用人工实地采集的方式进行收集数据集图像;通过拍照收集图像过于繁琐,所以通常是将摄像头无规则的移动旋转以及远近拉缩,进而录制视频;再通过视频抽帧的方式得到大量的图像,再将这些图像进行人工标注处理。
通过一个水下录制视频为例子,当这类图像在网上鲜有存在时,要求有关技术人员进行实拍采集,下图即为采集得到的视频。
为了避免不符合项目要求的数据增强,博主要求技术人员在录制视频时最大程度地让摄像头进行移动、旋转以及远近调节等;这样抽帧后的图像更具有泛化性。
2、代码介绍:
下面是采用以帧数为间隔的方法进行视频抽帧,博主个人认为这样子的方式调节间隔更加方便,更符合个人习惯。
import cv2 from PIL import Image import numpy as np cap = cv2.VideoCapture("D:/Download/ANMR0005.mp4") # 获取视频对象 isOpened = cap.isOpened # 判断是否打开 # 视频信息获取 fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) imageNum = 0 sum=0 timef=15 #隔15帧保存一张图片 while (isOpened): sum+=1 (frameState, frame) = cap.read() # 记录每帧及获取状态 if frameState == True and (sum % timef==0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 fileName = 'D:/Download/video_image/image' + str(imageNum) + '.jpg' # 存储路径 cv2.imwrite(fileName, frame, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 100]) print(fileName + " successfully write in") # 输出存储状态 elif frameState == False: break print('finish!') cap.release()
3、代码效果:
pycharm运行py文件后结果框显示的内容:
视频抽帧得到的图像保存至指定的文件夹:
抽帧得到的图片示例: